分布式卫星系统的协同导航估计方法

针对分布式卫星系统对合作目标的协同导航估计问题,提出了前端与后端结合的一种分布式协同导航方法。前端基于一致性算法对无迹卡尔曼滤波方法进行改造进而完成设计,后端基于协方差交集算法并利用快速权值计算方法以及非可加性参数融合方法进行设计。最后基于Matlab以及STK轨道传播模型进行了数值仿真,得到了预期的仿真结果,验证了方法的有效性。     

卫星编队飞行相对位置自适应协同控制

针对卫星编队飞行相对位置协同控制问题,基于编队卫星相对运动非线性动力学方程和一致性理论设计了两种自适应协同控制器。首先,在卫星质量不确定和星间信息交互存在通信时延的条件下,设计了一种全状态反馈自适应协同控制器,并证明了该控制策略对空间摄动力的鲁棒性。其次,进一步考虑速度信息不可测的条件下,采用滤波器设计了一种无速度反馈的自适应协同控制器。最后,以编队构型重构为例对两种自适应协同控制器进行了仿真校验。仿真结果表明：两种自适应协同控制器均可有效应用于卫星编队飞行相对位置的协同控制,能够保证编队卫星对各自期望轨迹跟踪的同时暂态保持编队构型的稳定,具有较高的控制精度。     

面向型面精度一致性的整体叶盘砂带磨削新方法及实验研究

由于整体叶盘由多个叶片组成,根据"木桶定律",整体叶盘的性能和寿命取决于型面精度(型线精度和表面质量)最差的叶片。因此,在满足整体叶盘型面精度的前提下,提高各叶片型面精度一致性对其性能和寿命具有重要的影响。提出一种面向型面精度一致性的砂带磨削新方法,一方面通过砂带周期性的往复运动结合自锐式磨削原理,实现型面铣削残差层的高效去除;另一方面通过砂带周期性的自动更新,保证各叶片的型面精度在同一截面具有高一致性。阐述并建立了面向型面精度一致性的砂带磨削新方法及其磨削控制方程。在此基础上,对某航空发动机整体叶盘的11个叶片进行了砂带磨削实验,并且运用标准差对整体叶盘型面精度一致性进行定量分析。研究结果表明:整体叶盘磨削后,表面粗糙度小于0.25 μm,型线精度小于0.05 mm,同时型面精度一致性显著提高,证明了该方法的有效性。     

基于MESE的导弹仿真数据一致性验证

以某型空空导弹为对象,对该导弹模型的仿真可信度评估方法进行了研究,提出了基于最大熵谱估计法的导弹仿真数据一致性验证方法.模拟外场试验场景进行了全体系实战对抗仿真试验,并将试验数据作为仿真数据一致性验证的参考数据;对导弹仿真试验的随机动态数据平稳化预处理后,进行了基于最大熵谱估计法的导弹仿真随机动态数据一致性验证.结果表明,该导弹模型具有良好的动态一致性,所提方法可行、有效.     

低轨通信卫星天线系统多波束形成关键技术

对低轨通信卫星星载天线阵的多波束形成中的阵列天线结构、射频通道一致性校正,以及数字波束成形等关键技术进行了研究。给出了天线的辐射单元和阵列结构设计,根据通道接收机结构用幅相一致性模块校正通道幅相失配,通过遗传算法确定数字多波束成形网络的加权系数。研究对多波束样机研制有较大的应用价值。     

航天电连接器质量检验专题讲座：第2讲 航天电连接器的质量一致性检验和验收（下）

2．航天电连接器的验收 1、验收的目的意义 航天电连接器的质量一致性检验结果是用户能否接受交货产品和进行验收的基础和前提条件。用户验收应着眼于每一批次质量状态。目的是通过验收考察其工艺条件是否正常。质量控制是否有效，技术状态是否符合技术规范或技术协议（或合同）的要求，其可靠性是否达到应有水平。同时剔除不合格品。     

接收机中信道不平衡及测幅误差的校准

现代电子战条件下,信道化接收机作为一种重要的接收机结构已在电子对抗中得到了广泛的应用.针对一种实用的接收机中存在的幅度测量误差及各信道不平衡性,提出了真值查找表的校准方法,较好地改善了接收机的测幅精度及各信道的一致性.     

领航跟随多导弹系统分布式协同制导

研究了具有领弹-从弹网络结构的多导弹分布式协同制导问题,首先运用代数图论和非线性系统一致性理论,分析了导弹局部通信拓扑与领弹-从弹网络化分布式协同制导系统性能之间的关系,进而设计了一类分布式的多弹协同制导律.该分布式协同制导可使领弹和从弹同时到达目标,且各相邻导弹间仅传输各自的可测状态信息,算法具有较低的通信代价和较好的可扩展性.最后给出了相关数值仿真算例,仿真结果验证了相关控制算法的有效性.     

基于模糊C-均值聚类航天图像分割方法的研究

在图像分割领域,模糊C-均值聚类算法得到了广泛的应用,但存在计算量大、易受噪声影响、目标与背景对比较弱时对边界处的像素分辨能力低等问题.针对以上问题对标准模糊C-均值聚类算法进行了改进:利用一维灰度直方图来降低计算量;并在此基础上,考虑每一层灰度级的邻域像素之间的空间一致性;然后,构造特征散度来重构聚类算法的目标函数.最后用一幅测试图像和两幅航天高分辨率图像对改进的方法进行试验,结果表明,对于削弱上述问题的影响,算法较标准模糊C-均值聚类算法有较大提高.